• Oracle数据库over函数的使用


    转自:  https://blog.csdn.net/a1065423444/article/details/75635611

    over()函数写法over(partition by expr2 order by expr3),根据expr2对结果进行分区,在各分区内按照expr3进行排序; 

    over函数不能单独使用,需要与row_number(),rank()和dense_rank,lag()和lead(),sum()等配合使用。

    分区partiton by 与 group by的区别
    group by会将结果集按照指定字段进行聚合,结果集会缩减,在统计部门人数,平均工资时会用到;
    partition by会对结果集按照指定字段分层排列,结果集不会缩减,如将公司所有人按照部门进行分区,会发现结果集中同一部门的人会连续排列。

    根据配合使用的函数情况的不同,分层次介绍:
    - row_number(),rank(),dense_rank()
    - lag()与lead()
    - sum()

    1、与row_number(),rank(),dense_rank()的使用
    这三个函数与over连用时order by 不能丢失,不写partition by时默认结果集为一整个分区。
    row_number()与over(partition exp2 order by exp3)配合使用可以对分区根据exp1进行排序,此排序是从1开始,即使遇到相同的数据,也区分开来排序。

    SELECT e.employee_id,
    e.department_id,
    row_number() over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary),
    e.salary
    FROM employees e;
    1
    2
    3
    4
    5

    rank()与over(partition exp2 order by exp3)配合使用可以对分区根据exp3进行可并列排序,此排序是从1开始,遇到相同的数据,会排成同一名,排名可能不连续。

    SELECT e.employee_id,
    e.department_id,
    rank() over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary),
    e.salary
    FROM employees e;
    1
    2
    3
    4
    5
    6


    dense_rank()表示每一条数据在所属分区的等级

    SELECT e.employee_id,
    e.department_id,
    dense_rank() over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary),
    e.salary
    FROM employees e;
    1
    2
    3
    4
    5


    2、与lag()与lead()的使用
    这两个函数与over连用时order by 不能丢失,不写partition by时默认结果集为一整个分区。
    lag(expr1) over(partiton by expr2 order by expr3)
    在分区内获取前一行数据的expr1字段的值,第一行为空(第一行无前一行)

    SELECT e.employee_id,
    e.department_id,
    lag(e.department_id) over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary)
    FROM employees e;
    1
    2
    3
    4

    lead(expr1) over(partiton by expr2 order by expr3)
    在分区内获取后一行数据的expr1字段的值,最后一行为空(最后一行无后一行)

    SELECT e.employee_id,
    e.department_id,
    lead(e.department_id) over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary)
    FROM employees e;
    1
    2
    3
    4


    在此作用不太明显,但是若配合decode等来使用,会有不一样的效果,如可以将分区内重复的结果数据置为空。
    结果如下:

    代码如下:

    SELECT decode(department, NULL, t.department_id, NULL) department_id,
    decode(department, NULL, d.department_name, NULL) department_name,
    decode(department, NULL, t.employee, NULL) employee,
    decode(department, NULL, t.avg_s, NULL) avg_sal,
    t.last_name,
    t.salary,
    t.job_id
    FROM departments d,
    (SELECT e.department_id,
    e.last_name,
    e.salary,
    e.job_id,
    avgs.avg_s,
    avgs.employee,
    lag(e.department_id) over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.last_name) department --用于判断的别名
    FROM employees e,
    (SELECT e2.department_id, --部门工资平均值与部门人数
    trunc(AVG(e2.salary), 2) avg_s,
    COUNT(*) employee
    FROM employees e2
    GROUP BY e2.department_id) avgs
    WHERE e.department_id = avgs.department_id) t
    WHERE d.department_id = t.department_id;
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
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    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    3、与sum()的使用
    sum()与over连用时order by 可以不写,不写partition by时默认结果集为一整个分区;需要特别注意的是,此处的sum不是求整个分区的和,而是按照order by expr3字段进行分层后,求出分区中小于等于自身所在分层等级的和,即连续求和。
    sum(expr1) over(partition by expr2 order by expr3)

    不写order by字段,默认整个分区属于同一层
    多个sum() over()连用时,分区只按照顺序出现的第一个order by进行排序;每个sum()计算的值,按自身的order by进行分层后计算,类似于使用一个子查询进行计算。

    SELECT e.employee_id,
    e.department_id,
    e.salary,
    SUM(e.salary) over(PARTITION BY e.department_id),
    SUM(e.salary) over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary)
    FROM employees e
    WHERE e.department_id = 100;
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7

    此时按照的是第二个sum+over的order by e.salary字段对分区进行的排序。(第一个sum+over无order by 字段)
    对于第一个sum+over,默认为所有成员在同一层,所以第四列的值全为分区员工工资总和。

    SELECT e.employee_id,
    e.job_id,
    e.salary,
    SUM(e.salary) over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary),
    SUM(e.salary) over(PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.job_id)
    FROM employees e
    WHERE e.department_id = 100;
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7

    此处结果集按照第一个sum+over的order by e.salary进行排序,第五列的结果是按照e.job_id进行分层后连续求和得到的,第一层job_id=FI_ACCOUNT,共五个,所以那五行的第五列结果都为第一层的和;job_id=FI_MGR属于按job_id分层的第二层,所以计算结果为第一层+第二层的连续求和。
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    作者:kaiyeyou
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/a1065423444/article/details/75635611
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